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航天器挠性参数的在轨辨识与模型修正

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 参数辨识理论

1.3 在轨辨识试验

1.4 本文主要工作

第二章 基于状态信号的航天器参数辨识

2.1 引言

2.2 基于OKID方法辨识系统Markov参数

2.3 基于状态的特征系统实现算法(ERA)

2.4 数值仿真

2.5 本章小结

第三章 基于加速度信号的航天器参数辨识

3.1 引言

3.2 基于加速度信号的特征系统实现算法(ERA)

3.3 加速度传感器的位置优化

3.4 数值仿真

3.5 本章小结

第四章 基于控制信号的航天器参数辨识

4.1 引言

4.2 中心刚体-柔性梁系统的最优跟踪控制设计

4.3 卫星系统的姿态跟踪控制设计

4.4 数值仿真

4.5 本章小结

第五章 基于系统输出信号的航天器参数辨识

5.1 引言

5.2 随机状态空间模型的建立

5.3 基于协方差的随机子空间方法

5.4 数值仿真

5.5 本章小结

第六章 参数辨识的软件实现

6.1 引言

6.2 软件开发平台

6.3 软件实现

6.4 测试算例

6.5 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 主要创新点

7.3 研究展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间参加的科研项目情况

攻读学位期间发表的学术论文

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摘要

随着航天事业的不断发展,大型柔性附件在现代航天器结构中得到了越来越广泛的应用,这导致系统整体具有很大的挠性,使得结构的模态频率低且密集、结构阻尼小。对于这种大型挠性结构,即使是在1G的重力环境中,许多时候单纯组装系统都十分困难,进行模态试验的难度就更大了,而且地面的试验设备有时也无法满足模态试验的要求。另一方面,航天器的挠性参数,特别是太阳能帆板的振动频率是航天器控制系统关注的重要参数之一,它对航天器的在轨姿态控制精度等具有重要影响。由于地面环境和太空环境的不同,帆板在两种环境下的振动行为也将不同,这会导致地面试验与实际在轨状态之间存在差异。因此,有必要开展航天器挠性参数的在轨辨识技术的研究,以提高挠性参数的辨识精度,为航天器的姿轨控提供参数保障。航天器在轨模态试验所呈现的是航天器的真实振动行为,因此通过辨识所得到的航天器挠性参数也将能够反映出真实情况,所以采用该参数进行航天器的姿态控制将能够得到更高的姿态控制精度。由于航天器挠性参数的辨识需要对系统进行激励,而航天器的姿态机动恰恰提供了激励条件,这为在轨辨识提供了可能。
  本论文在国家自然科学基金(11132001,11272202)、上海市教委科研重点项目(14ZZ021)和上海市自然科学基金(14ZR1421000)的资助下,开展航天器挠性参数在轨辨识技术的研究,主要研究内容和成果总结如下:
  (1)本文采用基于观测器/Kalman滤波器的系统辨识方法(Observer/Kalman Filter Identification,OKID)和特征系统实现算法(Eigensystem Realization Algorithm,ERA)对航天器结构进行了挠性参数辨识研究。文中分别以中心刚体-柔性梁系统、卫星系统和空间站系统为研究对象,开展了基于状态信号(位移和速度)的挠性参数辨识仿真。仿真结果显示,利用OKID和ERA相结合的辨识方法,可以在不同形式的激励下利用系统的输入和输出数据识别出系统的固有频率,具有很高的辨识精度。对于空间站结构,本文将参数辨识结果作为修正目标,采用灵敏度分析方法对空间站的原始有限元模型进行修正。结果表明,利用在轨参数辨识的结果,可以有效地修正原有的空间站有限元模型,使其更加精确。
  (2)鉴于加速度传感器在工程实践中的广泛应用,本文推导了基于加速度信号的ERA方法,并开展了航天器基于加速度信号的挠性参数辨识工作。在仿真过程中,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)讨论了加速度传感器在太阳能帆板上的优化配置问题,仿真结果表明,PSO能够有效地确定出传感器的优化位置。对于参数辨识工作,本文采用白噪声、脉冲和正弦三种信号作为输入数据,输出数据则由加速度传感器测量得到,然后利用ERA方法的加速度计算格式进行参数辨识。计算结果证明,本文所给出的方法能够准确地识别出系统在不同激励下的固有频率。
  (3)本文分别以中心刚体-柔性梁系统和卫星系统为研究对象,开展了基于控制信号的挠性参数辨识技术研究。首先针对两个研究对象分别设计了最优跟踪控制和姿态机动控制律;然后,将控制力和系统在受控状态下的响应分别作为输入和输出数据,采用OKID和ERA相结合的方法进行参数辨识仿真。结果表明,文中所设计的控制律能够使系统在受控状态下达到预定的状态;采用控制数据辨识得到的结果与理论值十分接近,具有很高的辨识精度。
  (4)本文研究了仅利用输出信号进行参数识别的随机子空间方法(Stochastic Subspace Identification,SSI),并将其用于航天器的挠性参数辨识。文中详细阐述了随机状态空间方程的建立以及基于协方差的随机子空间方法的推导过程,并进行了数值仿真。结果表明,基于协方差的随机子空间方法仅利用系统在白噪声激励下的输出数据就可以有效地识别出系统的固有频率,具有较高的精度。
  (5)本文利用MATLAB的图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)开发功能,根据模块化编程思想,将所提出的参数辨识方法编译成窗口化的软件。该软件简洁明了、操作简单,便于工程实践应用。

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